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注意力机制视角：探索大型语言模型处理图结构数据
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在处理图结构数据时的注意力机制，发现其在建模节点关系方面存在困难。引入中间状态注意力窗口可提升LLMs的训练效果。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLMs）在处理图结构数据时的不足之处。
- LLMs能够识别图数据及其文本-节点互动，但在建模节点间关系上存在困难。
- LLMs的注意力分布未能有效适应图的拓扑结构。
- 引入中间状态注意力窗口可以提高LLMs的训练表现。
- 在推理时可过渡到完全连接的窗口。
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